forskel mellem MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

BY admin

| december 4, 2021

Introduktion til OLAP

datalagringssystemværktøjerne, der hjælper brugerne med at gøre dataanalyse og beslutningsproces lettere, er OLAP-systemer. Disse systemer opfylder brugernes behov ved at præsentere data i forskellige formater i henhold til kravene. OLAP-systemerne giver et flerdimensionelt billede af data fra datalagre og datamarts. Det gør ikkevedrører, hvor og hvordan data er gemt, det bare præsenterer brugeren med everypossible visning af data.

det giver os dybere forståelse og viden om datagennem hurtigere og konsekvent adgang til data. Typen af analyse ved hjælp af OLAPtools varierer fra grundlæggende “udskæring” og “dicing” metoder til at fremme kompleks analysesåsom tidsserier.

OLAP-værktøjer foretrækkes meget frem for andre forespørgselsbehandlingsværktøjer , da OLAP-værktøjer også kan besvare spørgsmål om data som “Hvad hvis” og “hvorfor” snarere end bare”hvem” og “hvad”, der typisk besvares af generelle forespørgselsværktøjer.

der ligger dog en bekymring i olapservers arkitektur. Dens implementering skal overveje datalagringsproblemerne i OLAPServers. Implementeringen af OLAP-servere inkluderer: ROLAP, MOLAP og HOLAP.Disse arkitekturer blev defineret af Berson og Smith i 1997 og Pends andGreeth i 2001. Denne kategorisering er baseret på arkitektur og behandling afflerdimensionelle data.

lad os forstå hver af disse.

MOLAP (multidimensionel online analytisk behandling)

i MOLAP er dataene organiseret i multidimensionel datacube. MOLAP-værktøjerne bruger advance data structures og multidimensional databasemanagement systems (MDDBMS) til at organisere dataene. Datavisningerne er multidimensionelle repræsenteret gennem array-baserede multidimensionelle lagringsmotorer.

dataene aggregeres og opsummeres og lagres i overensstemmelse med forudsagt brug. Dette hjælper med forbedret forespørgselsydelse gennem fastindeksering på forudberegnede data. Opbevaringen i MOLAP-datakuber kan være sparsom ordense, så komprimeringsteknikker skal anvendes til at håndtere sparsomme data.For at optimere lagringsudnyttelsen skal du således håndtere de tætte og sparsomme data på to niveauer. De tætte datasæt er repræsenteret som arrayin – datakuber, og sparsomme datasæt bruger komprimeringsteknik til effektiv opbevaring.MOLAP leverer data fra multidimensionelle databasesystemer.

ROLAP (relationel online analytisk behandling) servere

ROLAP-serverne ligger mellem relationsdatabasebackendog klient frontend-værktøjer. Datalageret styres gennem relationaldatabase management system ved hjælp af metadatalag. ROLAP anvender optimeringsteknikker til backend-database, det bruger aggregeringsteknikker, og det er mere skalerbart end MOLAP.

ROLAP-servere bruger komplekse forespørgsler til multidimensionalanalyse. “Hvor” svarer til” skæring “og”Dicing” operationer i ROLAP. ROLAP leverer datadirekte fra datalager. Det kan gemme store mængder data sammenlignet medmolap.

HOLAP (Hybrid online analytisk behandling) servere

Hybrid OLAP-servere kombinerer ROLAP-og MOLAP-serverne for at give analysekapacitet. Det giver fordel af større skalerbarhed af ROLAPand hurtigere beregning af MOLAP server. De store mængder detaljerede data er gemt i relationsdatabase og aggregeringer opbevares i separat MOLAPserver.

det bruger enten RDBMS-produkt eller bruger en mellemliggende MOLAPserver til analyse. Dataene leveres direkte til systemet entengennem DBMS direkte eller mellemliggende MOLAP. Det er den hurtigst voksende OLAP-server.

DOLAP (Desktop Online Analytical Processing) servere

DOLAP-servere gemmer dataene i klientbaserede filer. Denmultidimensionel behandling finder sted ved hjælp af klient multidimensionel motor.Datamængden er forholdsvis mindre og kan fordeles på forhånd ellerefter behov. Databaseadministrationen af data cube udføres af central serveror-behandlingsrutine.

problemer relateret tilforskellige OLAP-arkitekturer

kun en begrænset mængde data kan gemmes og analyseres effektivt.

Navigation og analyse af data er begrænset, fordi dataene er designet i henhold til tidligere bestemte krav.

MOLAP-produkter kræver et andet sæt færdigheder og værktøjer til at opbygge og vedligeholde databasen.

2) ROLAP

ydelsesproblemer forbundet med behandling af komplekse forespørgsler, der kræver flere passerer gennem relationsdataene.

udvikling af mellemvare for at lette udviklingen af multidimensionelle applikationer.

udvikling af en mulighed for at skabe vedvarende multidimensionelle strukturer sammen med faciliteter til at hjælpe med administrationen af disse strukturer.

3) HOLAP

arkitekturen resulterer i betydelig dataredundans og kan forårsage problemer for netværk, der understøtter mange brugere.

hver brugers evne til at opbygge en brugerdefineret datakube kan forårsage manglende datakonsistens blandt brugerne.

kun en begrænset mængde data kan vedligeholdes effektivt.

4) DOLAP

tilvejebringelse af passende sikkerhedskontroller til understøttelse af alle dele af DOLAP-miljøet.

reduktion i den indsats, der er involveret i implementering og vedligeholdelse af DOLAP-værktøjerne.

aktuelle tendenser er mod tynde klientmaskiner.